Случайность в сравнении с детерминизмом и сложностью

Можно сказать, что одним из основных интуитивный показателей сложности СУ является ее динамическое поведение, а именно: степень трудности наглядного объяснения и предсказания траекторий движущейся системы. В общем случае можно ожидать, что структурная сложность системы оказывает влияние на динамическое поведение системы, а следовательно, и на ее динамическую сложность. Однако обратное не верно. Система может быть структурно простой, т. е. иметь малую системную сложность, но ее динамическое поведение может быть чрезвычайно сложным.

Пример:

Рассмотрим процесс, который является структурно простым, будучи в то же время динамически сложным

Правило порождения последовательность точек x0, x1, x2, … следующее: стороны вписанного в треугольника и диагональ используются как отражающие и пропускающие с преломлением. Процесс начинается с произвольной точки основания треугольника, кроме крайних и средней.

Приписывание каждой точке слева от середины основания треугольника число “0”, а каждой точке справа – “1”, получим последовательность чисел 0,0,1,0,0,1,…, порожденную этой детерминированной процедурой и математически неотличимую от последовательности, получаемой в распределении по закону Бернулли с параметром p=1/2 (другие значения p могут быть получены использованием прямых, отличных от диагонали квадрата).

Этот результат имеет определенное методическое и теоретическое значение. Действительно, если считать последовательность 0 и 1 выходом некоторого процесса, то не существует математического метода, позволяющего определить, является ли внутренний механизм, преобладающим вход и выход (последовательность 0 и 1), детермированным или стохастическим. Иными словами, если не заглядывать внутрь “чёрного ящика”, то никакие математические операции не могут помочь определить, является базисный механизм стохастическим или нет.

Пример подвергает серьёзному сомнению слишком категорическое утверждение о том, что глубинная природа физических процессов принципиально стохастична. Конечно, теория вероятности и статистика являются удобными инструментами для описания ситуаций, для которых характерна большая неопределённости. Однако нет априорных математических оснований полагать, что механизм, порождающий неопределённость, по своей природе непременно стохастичен.

Очевидно, что если интерпретировать динамическую сложность как способность предсказать поведение системы, то рассмотренный процесс очень сложен, так как наблюдаемый выход полностью случаен.

Дата добавления: 2015-11-14